不稳定的二甲基氨基甲基二茂铁的ESI-HRMS分析条件研究

研究并优化了化合物N,N-二甲基氨基甲基二茂铁的电喷雾离子化-高分辨质谱(ESI-HRMS)分析方法。重复测定样品,目标分子离子计数的相对标准偏差(RSD,n=10)为2.4%,表明仪器重复性良好。通过对目标分子的一级质谱图与二级质谱图分析,一级质谱图中母离子的丰度低于最强子离子丰度的10%,表明目标分子在源内发生了裂解。研究了一级质谱中目标分子离子及其最强碎片离子的离子计数与干燥气温度、毛细管出口电压的变化规律,并拟合得到相应的数学方程;确定了目标分子质谱分析的最佳条件。     

Weibull变质率和短缺量拖后的易变质物品EOQ模型

基于需求和采购价格均为时变的EOQ模型,考虑物品的变质率呈更符合现实情况的三参数Weibull分布,同时考虑短缺量拖后和资金时值对易变质物品库存管理的影响,构建了相应的EOQ模型.应用数学软件Matlab对该库存模型进行仿真计算和主要影响参数的灵敏度分析.结果表明,该模型存在最优解,且各主要影响参数对最优库存控制各有不同程度的影响,资金时值对库存总成本净现值的影响程度要甚于短缺量拖后的影响,故在制定科学的库存策略时资金时值需要更加关注.     

需求和采购价格均为时变的易变质物品EOQ模型

基于需求和采购价格均为时变的EOQ模型,进一步考虑物品的变质对库存系统的影响,建立了相应的EOQ模型,并证明了在给定条件下,计划期内的库存总成本是关于服务水平的凸函数.并应用数学软件MATLAB,对该模型进行仿真计算和主要参数的灵敏度分析,结果表明,该模型存在最优解且各主要参数对最优库存控制有不同程度的影响.     

基于WOA-BP神经网络的超低温冻土抗压强度预测模型研究

为获得超低温冻土抗压强度预测模型, 探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化, 对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行?180 °C ~ ?10 °C的单轴压缩强度试验, 并测量?80 °C ~ ?10 °C土样的未冻水含量, 建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型, 探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系. 预测结果表明: 含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系, 特别是在?180 °C ~ ?80 °C区间内, 现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度; 基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好, 其绝对误差平均值为1.167 MPa, 相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa, 相对误差平均值为47.99%. 基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值, 更接近实测值. 该预测模型具有较高精确度, 能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系, 可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.